Chapitre 11 Les facettes

Lorsque l’on veut pouvoir réaliser un graphique pour plusieurs sous ensemble, les facettes sont alors très utiles. On va ici l’illustrer avec la réalisation du même graphique ci-dessus, mais pour plusieurs années différentes.

ODD_indicateur311 %>%
  filter(Type_Zone != "Pays",
         Age_group=="All age ranges or no breakdown by age",
         Sex=="Both sexes or no breakdown by sex",
         Location=="Total (national level)",
         is.na(Value_type)
         ) %>%
  filter(Year %in% c(2000,2005,2010,2015)) %>%
  ggplot()+
  geom_bar(aes(x=Country_or_Area_Name,weight=Value,fill=Country_or_Area_Name))+
  theme_minimal()+
  scale_fill_ipsum()+
  coord_flip()+
  labs(title="Mortalité maternelle sur quelques zones du globe",
       subtitle="En 2015",
       y="Taux de mortalité de la mère \n(pour 100 000 naissances)",
       x="Zone",
       fill="Zone"
  )+
  theme(legend.position = "none")+
  facet_wrap(~Year)

Cet exemple “scinde” notre table en fonction d’une seule variable, mais on peut le faire sur plusieurs variables également.

On peut choisir avec facet_wrap : - le nombre de colonnes ou de lignes sur lesquel on veut voir s’afficher le graphique - si on veut fixer l’échelle de l’un ou l’autre des axes ou les deux

ODD_indicateur311 %>%
  filter(Type_Zone != "Pays",
         Age_group=="All age ranges or no breakdown by age",
         Sex=="Both sexes or no breakdown by sex",
         Location=="Total (national level)",
         is.na(Value_type)
         ) %>%
  filter(Year %in% c(2000,2005,2010,2015)) %>%
  ggplot()+
  geom_bar(aes(x=Country_or_Area_Name,weight=Value,fill=Country_or_Area_Name))+
  theme_minimal()+
  scale_fill_ipsum()+
  coord_flip()+
  labs(title="Mortalité maternelle sur quelques zones du globe",
       subtitle="En 2015",
       y="Taux de mortalité de la mère \n(pour 100 000 naissances)",
       x="Zone",
       fill="Zone"
  )+
  theme(legend.position = "none")+
  facet_wrap(~Year,ncol=4)

11.1 Exercice 4

A partir de la table rpls_aggrege, réaliser une facette sur un diagramme barre avec :

  • en variable discrète les régions
  • en variables continues les indicateurs suivants :
    • % de logements de 3 et 4 pièces
    • % DPE énergie A,B,C
    • % DPE GES A,B,C
    • % de parc de moins de 5 ans
  • une façon d’identifier la région Pays de la Loire

Pour avoir la liste des modalités dune variable :

  • Variables caractères ou factorielles :
unique(rpls_aggrege$Indicateur)
  • Variables factorielles :
levels(rpls_aggrege$Indicateur)

Résultat attendu